現在ガードレールの点検や補修は、舗装路や道路付帯設備に交通規制をかけて行われている。また、技術者の目視による点検のために作業時間が長くなり、交通規制を行う作業員も必要になる。このためコストが大きな課題となっている。

今回開発したシステムでは、80㎞/h～100km/hで走行する車両からカードレールの支柱の動画を撮影する。この動画をAIで解析し、全支柱への個体番号の採番と腐食の有無を自動検出する。これにより補修が必要なガードレールの腐食箇所を簡易的かつ迅速に自動判定が可能となる。


システムを導入することで、交通規制や作業員による実点検が不要になる。人手を最低限に留めることができるため、大幅なコスト削減に貢献するとともに、新型コロナウイルスの感染対策としても有益である。

現段階ではこのシステムはガードレールを対象にしている。今後は高速道路から道路全般、鉄道、構造物へと用途拡大を図り、社会インフラおよび産業インフラ全般に広げていく予定である。また、点検結果のデータ管理・修繕管理から予測傾向管理を可能とする技術についても開発を進める。

今回のシステムにおいて凸版印刷は、システムの拡販と一般道路・鉄道・公共建物などの点検システムへの用途展開・販売を担当する。イクシスがガードレールや他の産業インフラ・社会インフラへのAI画像解析技術の提供と販売、ケー・エフ・シーがシステムの販売とそれに連動したガードレール支柱の補修剤(GPR工法)の提供を行う。